“特朗普被逮捕了?。?！”

“消息”首先在 Twitter 傳開，熱度蹭蹭地竄升。“始作俑者” Eliot Higgins 馬上出來澄清：“別誤會了，照片是我用 Midjourney 生成的，為此還花錢買了 V5 版本。”

(資料圖片)

特朗普被捕了丨來自 Twitter @Eliot Higgins

但來不及了，這一系列照片（因為Higgins還連載了“入獄”后續(xù)）在 Instagram、TikTok 上“瘋傳”，全民狂歡的勁頭就像一起經(jīng)歷真實的政治事件——川普“入獄”、“越獄”、“出獄”、“再就業(yè)”等等層出不窮。

特朗普的獄中生活丨來自 Twitter@Eliot Higgins

由 AI 生成的內(nèi)容“謊騙”過人眼，起初人們還挺興奮，但問題是，這種興奮在最近發(fā)生得過于頻繁，它開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N惶恐。

圖像之外，還有文字——包括 Science、Nature 等在內(nèi)的學術(shù)期刊對于 ChatGPT 的使用明令限制，不許將其列為論文合著者；一些高校甚至中學老師開始頻繁抱怨，學生用 AI 生成的作業(yè)越來越多，也越來越難以甄別。

那么，在目前這個階段，我們還剩下哪些辦法能識別出“AI 出品”呢？

讓 AI 指認 AI：26%，我說的是準確率

如果你也一瞬間將“川普入獄圖”信以為真，或根本讀不出一篇中規(guī)中矩的新聞稿究竟是否出自人類之手，別懊惱！這確實不太容易。

幾年前 Deepfake 換臉圖片中，還常會因為臉部圖像疊加不好，出現(xiàn)“雙下巴”等醒目的錯亂。然而今天 Midjourney 連結(jié)構(gòu)最難把握的手都能畫好了。

Deepfake 臉部重合問題丨源自 Medium 作者Jonathan Hui

就連 AI 自己，對于什么內(nèi)容是自己生成的，也不太確信。OpenAI 做了一個分類模型（ai text classifier）檢測器（detector）(https://platform.openai.com/ai-text-classifier)，在英文文本的評估中，正確識別了 26% 的 AI 生成文本，錯誤地將 9% 的人類文本標記為 AI 文本。

起初我對此結(jié)果存疑。直到我讓 Bing 以“春”、“夏”、”秋”、“冬”為話題分別寫四首詩，并交給 OpenAI 的檢測器來判斷。不幸的是，它給出的結(jié)果，分別是“文本非常不可能是 AI 寫的”，“不可能是 AI 寫的”，“不可能是 AI 寫的”，“不可能是 AI 寫的”——正確率為零。

OpenAI自己的 AI 識別工具，以及市面上另一家 originality.ai 做的檢測器本質(zhì)上都是“語言模型”——就跟 ChatGPT 一樣。

OpenAI 識別局限丨源自 OpenAI

Originality.ai (基于 Transformer ）搭建了全新架構(gòu)，在此之上訓練一個預訓練語言模型。然后用建立在數(shù)百萬個樣本上的訓練集對模型進行微調(diào)。輸入一旦超過模型既定的閾值，就界定該內(nèi)容是被 AI 生成的。

為了提升準確性，這類工具在生成訓練數(shù)據(jù)中，要盡可能生成多樣化的數(shù)據(jù)（用不同生成方式，和用多個生成模型），以便模型更好地知道 AI 生成的文本類型。

利用現(xiàn)有的人類創(chuàng)作的文本數(shù)據(jù)對模型進行微調(diào)，使 AI 生成的文本更加自然（也就是更像“人話”），以便模型能學到，即便 AI 生成的文本越來越有“迷惑性”，但跟人類之間那個微妙的邊界仍然存在——這聽起來更像 AI 假“識別”之名行模仿之事。

但至少目前，跨沒跨過那個“邊界”總有一些標準。GPTZero （也是一款 AI “殺手”，https://gptzero.me/）在辨別一段輸入是不是由 AI 生成的，它借助兩個文本屬性，困惑性（perplexity）、突發(fā)性（burstiness）。

“困惑性”是指一段文本的復雜性和隨機性。模型接受生成的文本數(shù)據(jù)集訓練，所以機器下一個詞接什么，下一句話說什么，可預測性更高。然而人類遣詞造句的隨機性就高了，說出的話更加讓機器意想不到。

“突發(fā)性”則指句子之間的變化程度。人類寫作，有更多的句子結(jié)構(gòu)變化，長、短句，復雜、簡潔句交替使用。機器生成的句子往往更加統(tǒng)一。

但模型的漏洞很容易鉆。AI 生成的內(nèi)容與日俱增，對一份全然不同于，且從未在訓練集中出現(xiàn)的內(nèi)容，AI 極有可能預測錯誤；短文本對于模型來說簡直是災難，因為文本越短，呈現(xiàn)的變化可能性越少，OpenAI 要求輸入的文本至少有 1000 個字符。

那么 AI “鑒”畫的成績有好點嗎？

很遺憾，也沒有。

一位開發(fā)者 Matthew Maybe 在開發(fā)者社區(qū)上傳了自己的 image detector。（https://huggingface.co/spaces/umm-maybe/AI-image-detector）

實際上，他就是訓練了一個圖片二分類模型。訓練數(shù)據(jù)全部來自 Reddit，真實圖片來自 r/art 等版塊，AI 圖片來自 r/midjourney 等版塊，并“手動”為這些圖片打了標簽。

后來經(jīng)朋友提醒，還將真實圖片上傳日期限制在 2019 年之前，避免有 AI 生成圖片的混入。

使用評價褒貶不一，Reddit 用戶說，說不好是不是靠猜的。因為他用戶訓練的數(shù)據(jù)樣本太少，只有幾千個。另外他“故意”不去解決，由計算機處理過（可能指 PS 等軟件），而非 AI 生圖所造成的判斷結(jié)果“假陽性”問題。

“與其做一個完美模型，我更想對藝術(shù)家負責?！币灾劣?，模型在判斷是不是“真”圖上，給出結(jié)果也有保守“傾向”。

研究者們認為，即便一張圖片肉眼看起來“完美”，由于生成過程會留下痕跡，讓它仍能被識別出來是AI畫的。這些生成痕跡，與攝像頭拍攝留下的“標識”不同。而且每個生成算法留下各自獨特痕跡，以便溯源。

過往在基于 GANs（生成式對抗網(wǎng)絡(luò)）的 deepfakes “換臉術(shù)”中，通過找生成痕跡的檢測方法被證明是有效的。

于是上述研究者們想，類似方法能否用于這段時間發(fā)展起來的 AI 生圖所基于的擴散模型上。他們發(fā)現(xiàn)，擴散模型留下的痕跡，普遍不如 GANs 明顯。例如 Stable Diffusion 的痕跡雖弱，但尚可用來檢測，DALL-E 2 幾乎不可見。

生成痕跡在 DALL-E2 中幾乎不可見丨源自參考文獻[7]

基于模型之間的差距，以及對現(xiàn)有 detectors 做了效果評估之后，他們得出結(jié)論，現(xiàn)有 detectors 最大問題是“通用性”。

引入一個擴散模型生成的圖片用以訓練，可以幫助檢測出類似模型生成的圖片，但對其他的檢測效果就不好。一個模型是為 GANs 訓練的，它很難檢測出基于擴散模型的生成圖片。

以及當圖片因為在社交媒體上經(jīng)常被壓縮、裁剪，從而質(zhì)量有所下降，detectors 識別起來就有困難。

先是信不過AI，然后就是人類的相互猜忌

但今天的 AI 畫圖，不見得找不出一點錯。有的時候畫面缺少 3D 建模；在陰影和反射畫面中不對稱。肉眼挑錯的方法雖不是長久之計，但至少是目前最可行的辦法。

比如在特朗普被捕的這些照片中。打眼一看畫面主體好像沒問題，但仔細一看，畫面人物越多，“詭異”的事情越多。

比如“多腿”特朗普；

圖片來源 Twitter @Eliot Higgins

特朗普膚色不自然，面部呈現(xiàn)一種“蠟質(zhì)”的不真實；以及找不到主人的手；

圖片來源Twitter @Eliot Higgins

警察的帽子和徽章都模糊處理，細看甚至不盡相同；

圖片來源Twitter @Eliot Higgins

當 AI 表現(xiàn)人物表情，往往以一種比較夸張的方式呈現(xiàn)。（有的時候就連微笑所帶來的皮膚褶皺都畫得非常明顯）；

圖片來源Twitter @Eliot Higgins

以及 AI 似乎還沒學會“眼神追蹤”，一群追趕特朗普的人，他們看向的方向都不相同。

圖片來源Twitter @Eliot Higgins

而在普通人眼中認為完美的 AI 藝術(shù)，也在經(jīng)驗老道的藝術(shù)家那里形成了一套“經(jīng)驗主義”。

一名 3D 角色藝術(shù)家（Dan Eder）說，“如果想試圖辨認一張 AI 生成圖像，應該考慮作品的整體設(shè)計。假設(shè) AI 畫了一張“幻想戰(zhàn)士盔甲”，乍一看，很漂亮，細節(jié)也很豐富，但很多時候這背后沒有“邏輯”。邏輯是指，當一位人類藝術(shù)家為角色創(chuàng)作盔甲，他得考慮到，這件盔甲的功能性，肢體位置，要能展開多少。”

另一位藝術(shù)家則說，AI 生成的圖像缺乏“意向性”（指人類的每一個覺知都是指向外部事物），AI 沒什么經(jīng)驗基礎(chǔ)，能理解人、樹、手……是什么。“所有這些都是剛被扔進畫面里的，為了讓你的提示詞和數(shù)據(jù)點對應起來。這是它能呈現(xiàn)的最接近的東西，但不知道為什么?！?/p>

即便藝術(shù)家們聲稱：AI 做圖缺少一種清晰的視覺敘事。但這種說法也被認為是一種“事后諸葛亮”。

去年年底，一位數(shù)字藝術(shù)家 Ben Moran 發(fā)推，抱怨自己的作品被 r/Art 版塊審核員“禁了”，原因是違法了“no AI art”規(guī)則。這幅“戰(zhàn)區(qū)繆斯”（a muse in warzone）風格的確類似很多 AI 生成藝術(shù)（在當時）——文藝復興繪畫風格，穿著戰(zhàn)士服的女性。

Moran 自證丨圖片來源Ben Moran

Moran 說，“不信，我交出 PSD 文件。”審核員卻說，“不必！如果你是一個‘正經(jīng)兒’藝術(shù)家，你得畫些其他風格?？谡f無憑，因為不會有人再相信，AI 沒‘替’你畫畫。”

AI 學習網(wǎng)絡(luò)上大量畫作，從而形成自己“傾向性”的風格，這本不是人類的錯。AI 生成內(nèi)容逼近肉眼可辨的真實，連內(nèi)容創(chuàng)作“金字塔”尖的藝術(shù)家們也需要自證。諷刺的是像上述例子，為了自證，人類需要主動“避開” AI 所“擅長”的東西了。

參考文獻

[1]https://12ft.io/proxy?q=https%3A%2F%2Fwww.wired.com%2Fstory%2Fhow-to-tell-fake-ai-images-donald-trump-arrest%2F

[2]https://www.inquirer.com/politics/nation/ai-trump-arrest-photos-fake-20230322.html

[3]https://originality.ai/how-does-ai-content-detection-work/

[4]https://originality.ai/huggingface-ai-content-detection-review/

[5]https://openai.com/blog/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text

[6]https://www.npr.org/2023/01/09/1147549845/gptzero-ai-chatgpt-edward-tian-plagiarism

[7]https://arxiv.org/pdf/2211.00680.pdf

[8] https://medium.com/@matthewmaybe/can-an-ai-learn-to-identify-ai-art-545d9d6af226

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